Top 25 cas d'utilisation de l'IA générative dans la finance

J'ai passé une décennie à conseiller des entreprises de services financiers. Chaque implémentation d'IA que j'ai vue suivait le même schéma : des projets pilotes impressionnants en présentation, mais qui restaient bloqués en production.

Les choses changent. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont mesurables. Voici ce qui fonctionne réellement, sur la base d'implémentations vérifiables.

• Pour les entreprises de services financiers
• Pour les fonctions finance des entreprises non financières.

Fonctions finance dans les entreprises non financières

1-Automatisation des fonctions comptables

Des models Transformer spécialisés aident les fonctions finance à automatiser des fonctions telles que l'audit et les comptes fournisseurs, y compris la capture et le traitement des factures. Grâce aux fonctions d'apprentissage profond, GPT models spécialisés en comptabilité peuvent atteindre des taux d'automatisation élevés dans la plupart des tâches comptables.

Entreprises de services financiers

2-Finance conversationnelle

Les models d'IA générative peuvent produire des réponses plus naturelles et contextuellement pertinentes, car ils sont entraînés à comprendre et à générer des schémas de langage proches de l'humain. En conséquence, l'IA générative peut améliorer considérablement les performances et l'expérience utilisateur des systèmes d'IA conversationnelle financière et des chatbots en offrant des interactions plus précises, engageantes et nuancées avec les utilisateurs.

La finance conversationnelle offre aux clients :

• Support client amélioré
• Conseils financiers personnalisés
• Notifications de paiement
• Génération de documents, tels que des résumés d'investissement ou des demandes de prêt.

Par exemple, Morgan Stanley utilise des chatbots propulsés par OpenAI pour aider les conseillers financiers en exploitant la recherche et les données internes de l'entreprise comme ressource de connaissances.

Pour en savoir plus sur la finance conversationnelle, consultez notre article sur les cas d'utilisation de l'IA conversationnelle dans le secteur des services financiers. Pour découvrir les nombreuses façons dont l'IA conversationnelle peut améliorer les opérations de service client, consultez notre article dédié à l'IA conversationnelle pour le service client.

3-Générer des explications de refus claires pour les demandeurs

L'IA joue un rôle important dans le secteur bancaire, en particulier dans les processus de décision de crédit. Elle aide les banques et les institutions financières à évaluer la solvabilité des clients, à déterminer les limites de crédit appropriées et à fixer le prix des prêts en fonction du risque.

Cependant, tant les décideurs que les demandeurs de prêt ont besoin d'explications claires sur les décisions fondées sur l'IA, telles que les motifs de refus de demande, afin de renforcer la confiance et d'améliorer la sensibilisation des clients pour leurs futures demandes.

Un réseau antagoniste génératif conditionnel (GAN), un type d'IA générative, a été utilisé pour générer des explications de refus compréhensibles pour les demandeurs. En organisant les motifs de refus de manière hiérarchique, du plus simple au plus complexe, un conditionnement à deux niveaux est utilisé pour générer des explications plus compréhensibles pour les demandeurs.

Figure 1 : Explications de refus de prêt générées par l'IA¹

Exemple concret de génération de script

Dans une étude de cas, l'équipe des relations investisseurs anticipe une forte réaction du marché aux résultats financiers trimestriels de l'entreprise et doit préparer un script complet ainsi que les questions potentielles des investisseurs pour l'appel sur les résultats.²

Un analyste importe dans un tableur les données financières du trimestre actuel et des trimestres précédents et utilise un outil d'IA générative. L'IA reçoit le contexte des appels sur les résultats passés et des informations spécifiques pour générer des commentaires pertinents.

L'outil d'IA génère un script pour l'appel sur les résultats, y compris les questions et réponses probables des investisseurs. L'analyste met en forme ce contenu dans un document Word, met en évidence les questions clés des investisseurs et le prépare pour l'examen par la direction et la préparation du directeur financier.

Back-office

4-Modernisation du code pour les systèmes existants

Les banques exécutent encore des logiciels écrits en COBOL datant des années 1970 et 80s. Trouver des développeurs qui connaissent COBOL est presque impossible, mais ces logiciels traitent des transactions critiques et ne peuvent pas simplement être arrêtés.

Les models d'IA générative peuvent :

• Lire le code existant en COBOL, Fortran ou d'autres anciens langages
• Le convertir vers des langages modernes comme Python ou Java
• Maintenir la même logique métier tout en améliorant les performances
• Générer une documentation expliquant ce que fait réellement le code

Goldman Sachs a confirmé que l'IA générative est désormais au cœur de ses efforts de développement et d'amélioration d'applications. Les développeurs d'une banque valident le code généré par l'IA en détectant les erreurs avant le déploiement, mais l'IA fait le plus gros du travail.

Les coûts technologiques représentent environ 10 % des dépenses d'une banque type. Accélérer le développement et réduire les coûts de maintenance améliore directement la rentabilité.³

5-Modernisation des applications

Les banques cherchent à éviter de dépendre de logiciels obsolètes et investissent continuellement dans des efforts de modernisation. Les models GenAI d'entreprise peuvent convertir le code de langages logiciels existants vers des langages modernes, permettant aux développeurs de valider le nouveau logiciel et de gagner un temps considérable.

Les employés de Goldman Sachs confirment que l'IA générative est un aspect important du développement et de l'amélioration des applications.⁴

6-Génération automatique de documents

Les banques produisent chaque jour des milliers de documents : résumés d'investissement, demandes de prêt, rapports clients et documents réglementaires. Ces documents sont élaborés à partir de modèles, mais leur personnalisation prend du temps.

L'IA générative gère désormais cela :

• Générer des documents professionnels à partir de simples prompts
• Extraire les données pertinentes de plusieurs systèmes
• Appliquer un formatage approprié selon le type de document et le destinataire
• Assurer la cohérence avec les exigences réglementaires

7-Prévisions et analyses financières

L'IA générative améliore les prévisions en apprenant à partir de données financières historiques pour capturer des schémas et des relations complexes. Lorsqu'ils sont correctement fine-tuned pour des banques et des contextes économiques spécifiques, ces models font des prédictions concernant :

• Les mouvements des prix des actifs
• Les trajectoires des taux d'intérêt
• Les probabilités de défaut de crédit
• La volatilité du marché
• Les tendances des indicateurs économiques

L'expression clé : « correctement fine-tuned ». Les models prêts à l'emploi hallucinent et font des prédictions confiantes fondées sur des schémas qui n'existent pas. Les banques qui réussissent dans les prévisions par IA investissent massivement dans l'entraînement des models sur leurs données spécifiques et la validation des résultats par rapport au jugement d'experts.

8- Prédictions de marché

En analysant de grands volumes de données, l'IA générative peut améliorer la précision des prévisions financières, notamment les cours des actions, les taux d'intérêt et les indicateurs économiques.

Exemple concret

Une institution financière asiatique mène un PoC pour fournir une fonctionnalité de prompt-to-report à 2 000 analystes et utilisateurs.³

9-Génération de rapports financiers

Reporting automatisé

L'IA générative peut créer automatiquement des rapports financiers bien structurés, cohérents et informatifs à partir des données disponibles. Ces rapports peuvent inclure :

• Bilans
• Comptes de résultat
• États des flux de trésorerie

Cette automatisation rationalise le processus de reporting, réduit les efforts manuels et garantit la cohérence, l'exactitude et la livraison ponctuelle des rapports.

10- Reporting basé sur des scénarios

L'IA peut simuler différents scénarios réglementaires et générer des rapports pour aider les institutions financières à assurer la conformité à toutes les exigences nécessaires dans diverses conditions.

Découvrez les cas d'utilisation et exemples concrets de génération de texte par IA.

11-Détection de la fraude

L'IA générative peut être utilisée pour la détection de la fraude dans la finance en générant des exemples synthétiques de transactions ou d'activités frauduleuses. Ces exemples générés peuvent aider à entraîner et à augmenter les algorithmes de machine learning afin de reconnaître et de différencier les schémas légitimes et frauduleux dans les données financières.

La meilleure compréhension des schémas de fraude permet à ces models d'identifier les activités suspectes avec plus de précision et d'efficacité, ce qui conduit à une détection et une prévention plus rapides de la fraude. En intégrant l'IA générative dans les systèmes de détection de la fraude, les institutions financières peuvent :

• Améliorer la sécurité et l'intégrité globales de leurs opérations
• Minimiser les pertes dues à la fraude
• Maintenir la confiance des consommateurs

Découvrez comment les logiciels d'IA juridique peuvent aider à engager des actions contre les activités frauduleuses.

Exemple concret

Mastercard avait besoin d'un moyen plus rapide et plus précis de détecter les transactions frauduleuses, car les fraudeurs exploitaient les données de cartes de paiement volées. Grâce à l'IA générative, Mastercard a analysé les données de transaction de millions de commerçants pour prédire et détecter les cartes compromises, aidant les banques à les bloquer plus rapidement et à prévenir la fraude.

Résultats :

• Taux de détection des cartes compromises doublé.
• Réduction des faux positifs dans la détection de la fraude jusqu'à 200 %.
• Vitesse de détection de la fraude chez les commerçants augmentée de 300 %.

12-Répondre aux demandes des régulateurs

En tant qu'acteurs d'un secteur très réglementé, les banques reçoivent régulièrement des demandes des régulateurs.

Exemple concret

Les banques mènent des PoC pour voir si elles peuvent utiliser des LLMs pour répondre aux demandes simples et moins critiques des régulateurs. ³

13-Gestion de portefeuille

Gestion dynamique de portefeuille

Une autre application financière de l'IA générative peut être l'optimisation de portefeuille. En analysant les données financières historiques et en générant divers scénarios d'investissement, les models d'IA générative peuvent aider les gestionnaires d'actifs et les investisseurs à identifier la gestion optimale des actifs et du patrimoine, en tenant compte de facteurs tels que :

• La tolérance au risque
• Les rendements attendus
• Les horizons d'investissement.

14-Indices personnalisés

Ces models peuvent simuler différentes conditions de marché, environnements économiques et événements pour mieux comprendre les impacts potentiels sur la performance du portefeuille. Cela permet aux professionnels de la finance de développer et de fine-tuner leurs stratégies d'investissement, d'optimiser les rendements ajustés au risque et de prendre des décisions plus éclairées concernant la gestion de leurs portefeuilles. Cela conduit finalement à de meilleurs résultats financiers pour leurs clients ou leurs institutions.

15-Gestion des risques

Tests de résistance

L'IA générative peut simuler des conditions de marché extrêmes qui ne se sont pas produites dans les données historiques, permettant aux institutions financières de mieux se préparer à des événements rares mais à fort impact.

16-Modélisation du risque de crédit

Les models d'IA peuvent générer des profils synthétiques d'emprunteurs pour tester la robustesse des models de risque de crédit, améliorant ainsi la précision de la notation de crédit et des prédictions de défaut.

17-Détection d'Anomaly

Les models d'IA générative peuvent être entraînés à comprendre les schémas normaux des transactions et à générer des points de données proxy des valeurs aberrantes ou des anomalies. Cela aide à identifier les activités potentiellement frauduleuses ou les schémas de transactions inhabituels qui pourraient indiquer un blanchiment d'argent.

18-Données synthétiques pour l'entraînement

Étant donné que les transactions frauduleuses réelles sont rares, l'IA générative peut créer des exemples synthétiques d'activités frauduleuses, contribuant ainsi à entraîner de meilleurs algorithmes de détection.

19-Génération de données synthétiques

Les données financières des clients sont confidentielles et réglementées par le RGPD, le CCPA et d'autres lois sur la protection de la vie privée. Cela crée des problèmes :

• Impossible de partager les données avec des fournisseurs tiers pour l'entraînement des models
• Impossible d'utiliser les données de production dans les environnements de développement/test
• Impossible de mener des recherches sans risquer des violations de la vie privée

Les données synthétiques permettent :

• Entraîner des models de machine learning sans exposer les informations des clients
• Tester les systèmes sous contrainte avec des volumes de données réalistes
• Valider les models sur divers segments de clientèle
• Partager des données avec des partenaires pour des tests d'intégration

Les clients synthétiques ont des scores de crédit, des schémas de transaction, des niveaux de revenus et des comportements financiers réalistes, mais ce ne sont pas de vraies personnes, donc aucune violation de la vie privée ne se produit.

Étant donné que les informations clients sont des données confidentielles pour les équipes financières, elles posent des défis en matière d'utilisation et de réglementation. L'IA générative peut être utilisée par les institutions financières pour générer des données synthétiques conformes aux réglementations sur la protection de la vie privée telles que le RGPD et le CCPA.

Exemple concret de génération de données synthétiques

Morgan Stanley a dû relever le défi d'optimiser les opérations de gestion de patrimoine et d'améliorer les interactions conseiller-client grâce à des outils d'IA avancés, tout en maintenant la sécurité des données et en minimisant les erreurs.

Ils se sont associés à OpenAI pour mettre en œuvre une plateforme d'IA générative destinée à synthétiser les données de recherche. Ils ont testé l'outil auprès de 900 conseillers et prévu un déploiement plus large.

20-Trading algorithmique & stratégies d'investissement

21-Analyse de scénarios

Ces models peuvent simuler divers scénarios de marché, aidant les traders et les gestionnaires de portefeuille à comprendre les risques et les rendements potentiels dans différentes conditions.

Selon Dimension Market Research, la taille du marché mondial de l'IA générative dans le trading devrait être de 208.3 millions USD d'ici 2024 et de 1 705.1 millions USD d'ici 2033. En 2024, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26,3 %.⁵

22-Développement de produits

Portefeuilles d'investissement personnalisés

L'IA générative peut analyser les profils, préférences et objectifs financiers de chaque investisseur afin de générer des portefeuilles d'investissement personnalisés. Cela est particulièrement utile pour les robo-advisors et les plateformes de gestion de patrimoine.

Produits d'assurance sur mesure

L'IA peut créer des produits d'assurance personnalisés fondés sur les profils de risque individuels, en générant des conditions et des structures tarifaires uniques pour différents clients.

23-Souscription & tarification

Models de tarification dynamique

L'IA générative peut aider les assureurs et les prêteurs à développer des models de tarification dynamique qui s'ajustent en temps réel en fonction des nouvelles données, des conditions du marché et du comportement individuel des clients.

Évaluation des risques

L'IA peut générer différents scénarios de risque, aidant les souscripteurs à évaluer les résultats potentiels et à fixer des primes ou des taux d'intérêt appropriés.

Applications courantes

24-Réponse aux questions financières

En tirant parti de sa compréhension des schémas du langage humain et de sa capacité à générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes, l'IA générative peut fournir des réponses précises et détaillées aux questions financières posées par les utilisateurs.

Ces models peuvent être entraînés sur de grands datasets de connaissances financières pour répondre à une large gamme de requêtes financières avec des informations appropriées, notamment sur des sujets tels que :

• Les principes comptables
• Les ratios financiers
• L'analyse des actions
• La conformité réglementaire

Par exemple, BloombergGPT peut répondre avec précision à certaines questions liées à la finance par rapport à d'autres models génératifs.

Figure 2. La capacité de BloombergGPT, GPT-NeoX et FLAN-T5-XXL à se souvenir des noms des PDG d'entreprises⁶

25-Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments, une approche au sein du NLP, classe les textes, images ou vidéos en tonalités émotionnelles négatives, positives ou neutres. En obtenant des informations sur les émotions et opinions des clients, les entreprises peuvent élaborer des stratégies pour améliorer leurs services ou produits en fonction de ces résultats.

Les institutions financières peuvent tirer parti de l'analyse des sentiments pour mesurer leur réputation de marque et la satisfaction client à travers les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les interactions avec le centre de contact ou d'autres sources.

Par exemple, Bloomberg a annoncé son model génératif fine-tuned pour la finance, BloombergGPT, capable d'effectuer des analyses des sentiments, une classification des actualités et certaines autres tâches financières, en réussissant les benchmarks.

Figure 3 : Comment BloombergGPT se comporte dans deux grandes catégories de tâches de NLP : spécifiques à la finance et à usage général⁷

Défis de l'IA générative dans le secteur financier et conseils pour les surmonter

• Exactitude des données : « Bien que l'IA améliore considérablement le traitement et la génération de données, elle peut être sujette à d'importants problèmes de qualité des données », comme l'indique la Banque centrale européenne. Il est possible que les données biaisées et inexactes utilisées pour entraîner les foundation models produisent des résultats comportant davantage d'erreurs. Lors de l'alimentation des foundation models, la qualité et l'exactitude des données sont des facteurs cruciaux.⁸
• Biais dans les models : Les models d'IA peuvent hériter de biais issus des données sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui conduit à des décisions injustes ou biaisées, en particulier dans des domaines comme la notation de crédit ou les recommandations d'investissement.
  • Pour détecter ce type de biais d'IA, les entreprises peuvent adopter une plateforme d'IA responsable.
• Généralisation limitée : Les entreprises peuvent soit s'appuyer sur des large language models prêts à l'emploi, soit fine-tune des LLMs pour leurs cas d'utilisation. Les models prêts à l'emploi peuvent ne pas être performants dans des contextes financiers spécifiques et hautement spécialisés sans un fine-tuning approprié, ce qui peut produire des résultats inexacts ou non pertinents.
  • Adoptez des outils LLMOps pour mieux construire, tester, surveiller et fine-tuner vos LLMs.
• Hallucinations : L'IA générative peut produire des informations inexactes ou fabriquées, ce qui est risqué dans la finance où les décisions reposent sur des données précises, pouvant conduire à de mauvais conseils en investissement ou à des violations réglementaires.
  • Appliquez des outils de sécurité LLM et de l'IA extractive pour surmonter ce problème et garantir l'exactitude des models.
• Réglementations : Le secteur financier est très réglementé, et l'IA doit se conformer à des normes strictes en matière de transparence, de responsabilité et d'utilisation des données, ce qui pose des défis pour assurer la conformité à des cadres juridiques en évolution.
  • Déployez des outils de gouvernance de l'IA et constituez un inventaire de l'IA pour garantir la conformité de l'IA.
• Sécurité des données : Les données financières sont sensibles, et il est crucial de veiller à ce que les systèmes d'IA les traitent en toute sécurité, en prévenant les violations ou les utilisations abusives, afin de maintenir la confiance des clients et d'éviter des sanctions réglementaires.⁹

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Dépenses en IA générative et attentes du marché

Les simulations et prévisions financières produites à l'aide de l'IA générative d'entreprise sont bénéfiques pour le trading, la gestion de portefeuille et les marchés financiers. Malgré ses nombreux avantages, notamment le gain de temps, les grands ensembles de données et la puissance de calcul, elle peut mal fonctionner et exposer des données sensibles, ce qui présente des risques de sécurité. Ces défis peuvent affecter spécifiquement les processus financiers et la fonction finance dans son ensemble.

• D'ici 2030, le secteur bancaire devrait dépenser 84.99 milliards de dollars américains pour l'intelligence artificielle générative (IA), avec un taux de croissance annuel composé remarquable de 55.55 pour cent.¹⁰
• Selon le McKinsey Global Institute (MGI), l'utilisation de l'IA générative dans le secteur bancaire pourrait entraîner une valeur ajoutée annuelle de 200 à 340 milliards de dollars, soit 2.8 à 4.7 pour cent des revenus totaux du secteur. Cette valeur ajoutée proviendrait principalement d'une productivité accrue.¹¹

Pour des informations supplémentaires sur l'automatisation dans le secteur financier, consultez notre article sur l'automatisation intelligente dans les services bancaires et financiers.

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Journal des modifications

10 mises à jour

2026202520242023

1. 28 jan

   Suppression de la section « Bonnes pratiques des banques qui ont réussi ».

2. 21 jan

   Mise à jour de la section « Bonnes pratiques pour l'application de l'IA générative dans le secteur financier ».

Liens de référence

1.

Your Sustainability Transformation Partner | Fujitsu Global

2.

Generative AI in the Finance Function of the Future.

3.

What Generative AI Means For Banking

Forbes

4.

Goldman Sachs Deploys Its First Generative AI Tool Across the Firm - WSJ

The Wall Street Journal

5.

Generative AI in Trading Market Is Expected To Reach a Revenue Of USD 1,705.1 Mn By 2033, at 26.3% CAGR | DMR.

6.

BloombergGPT: A Large Language Model for Finance

7.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

8.

The rise of artificial intelligence: benefits and risks for financial stability

9.

The Rise of Generative AI | J.P. Morgan Research

J.P. Morgan

10.

Banking sector gen AI spending worldwide 2023, with forecasts to 2030..

11.

The future of AI in banking | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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Praveenkumar Prasadkumar

Dec 31, 2025 at 08:54

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